因素决定结婚后生下第一个孩子10个月内的可能性

摘要

背景。婚姻的主要目的之一是生儿育女。生育在婚姻中是如此重要，它常常决定着夫妻的幸福。婚后过多推迟生育或婚后不能生育的可能性会导致离婚。然而，分娩延迟的原因通常很难被妇科医生和相关的夫妇发现。这使得提出与生育有关的问题的解决方案通常不成功。方法。正是在这种背景下，我们开展了这项研究，以确定加纳妇女在10个月或10个月婚姻(出生长度)后分娩的决定因素。这是通过使用二分类出生长度变量的逻辑回归模型，调整出生长度的风险因素/预测因素来实现的。该研究使用的数据来自2014年加纳人口和健康调查，包括6,525例完整病例和18个预测变量。使用STATA 14.1版进行统计分析。结果。结果表明谁曾经怀孕终止，受访者更可能（ , ,0.312）9个月，妻子的丈夫有较高的教育不太可能以后会实现（ , ,-0.088）生下10个月结婚后，谁报告说，殴打妻子，如果她更愿意出去没有丈夫的通知是有道理的（ , ,0.628) 10个月后再生育，如果妻子报告说她忽视了孩子，殴打是合理的，那么她更有可能( , ,‐0.149)在10个月内分娩，妻子在与丈夫争吵时报告说殴打是合理的可能性更小( , ,-0.152）至10个月的婚姻后生出。在婚姻被申请人的年龄每增加一个单位增加了10个月的婚姻，生下的可能性，并在初次性行为的受访者的年龄增加一个单位而减小的婚姻后10个月分娩的可能性。结论。For conception within 1 month of marriage, wives and husbands should/are encouraged to have frequent sex, any negative social behaviour or policies must be discouraged, experts’ advice on contraceptive use must be sought, and women are encouraged to desist from termination of pregnancy at any time of their life. Husbands should openly express their desire and love for their children since this increases the likelihood of wives’ desire to give birth. This leads to frequent sex, which then reduces conception time, and hence childbirth within the shortest possible time.

1.背景

据了解，生育或生育是婚姻的主要目标之一，分娩婚姻如此重要，它往往决定了夫妻的幸福。研究提高出生率一直受到多方关注继成功体外受精（IVF）在1979年[1]。体外受精包括一系列用于帮助生育或预防遗传问题和帮助受孕的程序。在1980年代中期，多位作者进行研究，以调查不育的社会心理影响[2]和IVF治疗[3.,4]。这些作者报告说，不孕不育影响情绪健康，生活满意度，自尊[1]。辅助生殖技术(ART)等改善生育能力措施的失败与生活满意度和自信心的下降以及大量的心理痛苦有关[1]。

人们可以推测，妊娠后不孕和辅助受孕会非常有吸引力的父母经历。然而，已经表明，过去不育和艺术概念很可能会与有关怀孕的损失，耽误母婴附件较高的焦虑，减少产妇的信心，hypervigilant和过度保护的养育和养育能力的理想化期望与婴儿有关[1]。定性研究支持的临床报告表明，辅助受孕和养育孩子在心理上可能比自然受孕更复杂[5,6]。对于方法，提高受孕和分娩的机会，其他人采取的仪式如祈祷，魅力，和护身符[7]。

这句话的意思是，婚后过多地推迟生育或婚后不能生育可能会导致离婚。8]。然而，延误分娩的原因往往很难被妇科医生和相关的夫妇发现，使得治疗不成功。使婚后推迟生育更成问题的是与发现/确定这种推迟原因的努力有关的困难。大多数情况下，夫妻会互相指责。在大多数情况下，即使是妇科医生也需要使用各种方法来确定延迟分娩的原因，并采用各种方法/解决方案来解决与延迟分娩有关的问题。有些延误分娩的原因(如社会因素)是任何妇科检查都查不出来的。它可能更容易发现和提出解决方案的问题，可以通过医学检查发现。然而，由于社会因素/原因，这可能很难发现，因为只有参与其中的夫妇知道这些因素存在于他们的婚姻中。更糟糕的是，如果没有妇科医生直接询问，夫妻双方可能不会向妇科医生报告这些因素。通常，社会很少认为社会因素是推迟生育的潜在原因。

尔贝格和他的同事[1]研究审查的辅助受孕后系统怀孕，分娩和养育早期的心理和社会后果的证据。不同的作者[9- - - - - -11]透露，有妇女赋权和健康的某些方面，如生育和避孕之间的正相关关系。煎饼和他的同事[10]研究提供了妇女赋权与妊娠或分娩，包括堕胎之间的关系的证据。Aresearch conducted in Northern China revealed a significant association between women’s infertility incidence with their BMI, state of exercise, amount of menstrual flow, number of pregnancies, and number of abortions and among men, both staying up late and engaging in high-temperature occupations are independent factors affecting their fertility [12]。Rakesh和同事[13]表明，生活方式的因素，如年龄要开始一个家庭，营养，体重，运动，心理压力大，环境和职业暴露，与生育有关。生活方式因素如吸烟，非法使用毒品和酒精和咖啡因消费能生育[负面影响13]。

在加纳，在使用避孕的水平的增加是生育能力下降的主要原因之一[14]。其他间接影响生育的因素包括妇女年龄、教育、宗教、居住地点和儿童死亡经历。加纳没有足够和负担得起的优质不孕不育服务[8]。其结果是，大多数妇女寻求诉诸方法，如传统的愈合，巫术，灵调解[提高自己的生育能力8]。严重的社会文化和经济挑战，增加不孕不育的妇女在加纳的速度，因此有在加纳[需要获得和负担得起的高品质的不孕护理8]。

在这篇论文中，我们探讨了社会文化和社会经济因素可能影响加纳妇女婚后受孕时间的影响。因此，我们将论文分为以下四个主要部分。我们已经在章节中给出了研究的背景1。我们在介绍部分所使用的学习环境，大小和数据的来源，统计方法2。部分3.给出了利用数据进行统计分析的结果。我们对结果进行了讨论，并在部分做了总结4。

2.方法

在本节中，我们介绍了研究设置和数据的来源。我们还介绍了在这项研究的兴趣结果变量，以及决定价值或这一结果变量的状态因素。最后，我们讨论在这项研究中所使用的统计方法。

2.1。研究设置和数据源

该研究在加纳进行的，并用于研究的数据被从加纳人口和健康调查2014年获得这是一个横断面研究，其中其相关联的风险因素所关心的结果变量和在单个测定时间点。在这项研究中，我们专注于个人的出生记录数据，调查期间从受访者获得。我们观察到一些个人记录有遗漏值[15- - - - - -17]，因此，分析是只限于完整的情况下[17]。完整的数据由6,525个人谁上需要多长时间他们结婚后生下了第一个孩子提供响应。利用这些数据，我们归类个人分成两组（身长状态）;也就是说，那些谁结婚10个月后和那些谁10个月结婚后生下内生下了他们的第一个孩子。另外，我们考虑有可能预测出生结婚（出生长度状态）后持续时间因素的数据。伦理批准和同意参加报表上可以找到http://dhsprogram.com/What-We-Do/Protecting-the-Privacy-of-DHS-Survey-Respondents.cfm，由ICF国际机构审查委员会(IRB)批准。我们现在将介绍结果变量和出生长度状态的风险因素。

2.2。结果变量

在这项研究中，感兴趣的结果变量是出生时身长的状态（这需要值为0，如果一个人10个月婚姻或1的范围内催生如果一个人10个月结婚后生下）。

2.3。风险因素/身长状况的预测

结果变量的状态，在上一节中介绍，依赖于一定的风险因素。这些风险因素预测结果变量的状态。在本节中，我们介绍了出生时身长状态的危险因素。这些风险因素将在数据分析的部分被用来解释他们对结果变量的状态影响。

这项研究根据配偶的受教育程度对出生时间的影响进行了调整(未受教育为0，初等教育为1，中等教育为2，高等教育为3)。我们还调整了终止妊娠的影响出生长度的状态，其中被调查者被问及她是否终止妊娠(如果没有，值为0，如果是，值为1)。其他风险因素包括在出生状态模型长度地理位置(需要的值为0,如果一个人住在农村地区或1如果一个人住在市区),口服避孕药的使用(如果不需要的值为0或1如果是的),贫血状态(如果没有贫血需要的值为0或1如果是的),丈夫呆在家里(如果不需要的值为0或1如果是的),和殴打合理如果拒绝做爱,如果燃烧食物,认为与丈夫,忽略了孩子,或者在没有通知丈夫的情况下外出(如果没有，值为0;如果是，值为1)。我们还调整了一些持续的风险因素的影响，如结婚年龄、血红蛋白水平和体重。

表格1呈现描述性在这项研究中使用的变量（结果和预测变量）的统计数据。它可以观察到的受访者比例较高（约68％）生出婚后超逾10个月来的第一个孩子，与生活在农村地区的受访者约68％。只有20％的受访者曾经终止妊娠，而这些少数受访者（约27％），使用口服避孕药。描述性统计还表明，受访者约47％有贫血和受访者的丈夫的大部分（78％），在同一个家庭与他们不住。我们观察到的受访者多数（50％）具有二次教育随后没有教育（含35％），只有6％具有高等教育。受访者还要求在情况下，妻子的殴打是否合理，如外出没有丈夫的通知，孩子的忽视，与丈夫，拒绝争论有一个与丈夫做爱，而食品的燃烧。从描述性统计，受访者（在每种情况下）大部分（分别为65％，61％，65％，75％，和83％）报告说，跳动是没有道理的。However, approximately 35%, 39%, 34%, 25%, and 16% of the respondents reported that beating is justified if wife goes out without husband’s notice, neglects child, argues with the husband, refuses to have sex with the husband, and burns of food, respectively. The mean weight, haemoglobin level, age at marriage, and age at first sex are presented in Table1，其中，受访者的平均年龄约为20起初性别平均年龄为17，这意味着，受访者至少婚前两年开始做爱。

2.4。统计分析

在本节中，我们讨论了一些选定的统计方法/工具，这将允许我们展开调查，结果变量（出生时身长状态）和出生时身长状态预测变量之间的关系。

在这项研究中，我们使用了两种统计方法来分析出生记录的数据。首先，我们使用了卡方检验统计\ citep {[18[c]研究前一节介绍的感兴趣的结果变量与出生长度状态预测因子之间的关联。此分析的目的是寻找可能预测结果变量状态的变量的存在性。这意味着，那些被发现或可能与出生长度状态有显著关联的变量将被考虑用于进一步的分析。

在进一步的分析中，我们使用了逻辑回归模型[17,19- - - - - -23[目的]建立预测变量与出生长度之间的关系，并评估预测变量对出生长度状态的影响。逻辑回归模型的一般形式为 哪里 是危险因素/预测; 是代表其相应风险因素对二分反应变量(出生长度状态)影响的参数估计;是等于1，如果应诉结果结婚10个月后生育第一个孩子，10个月内不生育的不生育;为预测因子的设计矩阵;和是参数估计值的向量。也，被调查者在结婚10个月后生育的概率是多少 是那些谁接触到相对于那些谁不暴露于相同的预测的预测结果中的结果变量的几率。所以实际上，是的身长状态对于那些谁接触到相对于那些谁不暴露的预测对数比值比。

我们使用此模型（1）来预测用于被观察到在模型中预测变量的值的个体的响应概率。为了确定预测的概率，我们需要使用到回变换 哪里 是的估计 ,分别。这些预测概率被用来将个人分为两类，一类是那些在婚后10个月内或婚后10个月内生育第一个孩子的人。这种方法被称为分类法{citep{van2004methodology, collett2002modeling}。因此，为了根据预测的响应概率将个体分配到两个组中的一个，我们需要确定一个“阈值”值， ,以这样的方式如果 , 然后个体应分为组1，并且如果 然后个体应分为组2。这意味着 如果两个基团是对称的。也，可以从观察到的数据，其中确定被选择从而既可以最小化误分类的2个误分类概率的最小化之间的总比例或折衷（即，一个单独的分配给组1的概率时，他/她应该在组2和反之亦然）。

当我们的两个组是指那些谁生下他们的第一个孩子10个月那些谁10个月结婚后生下了第一个孩子中，我们可以总结如表的真实情况和预测之间的关系2。使用表中的信息2我们定义的灵敏度为个人谁生出10个月后的婚姻被列为10个月结婚后竟生下他们的第一个孩子的百分比。这意味着灵敏度由下式给出 。我们还定义特异性个人谁生下他们的第一个孩子10个月婚姻对这些归类为那些谁不实际（10个月的婚姻内生出）9个月的婚姻后生出的范围内的百分比。因此，特异性由下式给出 (20]。我们将两种误分类情况的概率定义为(1) (以比例表示)，表示一个人在结婚后10个月内生下第一个孩子的正面预测的概率，(2) (以比例表示)，表示一个人在结婚10个月后生育第一个孩子的负面预测的概率。这些方法通常用于疾病状态预测和分类，根据疾病的性质，其中一种错误分类可能比另一种更严重。通常，重点是最小化假阴性的概率，这相当于最大化灵敏度。

在这项研究中，我们使用受试者工作特征（ROC）曲线[24,25]确定安装在出生记录数据模型的预测能力。ROC曲线是灵敏度对1-特异性为截止的曲线图变化。由于我们分类的个人作为一个谁10个月婚姻，之后生下他们的第一个孩子 10个月内的某个 ,作为阈值降低正向预测的数量将会增加。这给出的指示灵敏度将随着增加和1特异性将随着增加 。另一方面，当敏感性等于1-特异度时，一个人在10个月后生育第一个孩子的阳性预测概率与一个人在10个月后生育第一个孩子的阳性预测概率相当。在这种情况下，模型没有预测能力。对于高预测模型，我们希望敏感性比1-特异性大得多(我们希望敏感性比1-特异性快得多)从变为1到0统计在这项研究中分析了使用STATA版本14.1软件进行了（[26,27]。

3.结果

在本节中，我们提出并讨论使用卡方检验统计得到的结果。在这里，我们的重点是大小和各种预测结果变量之间统计协会（身长状态）和意义。我们还提出，并提供从逻辑回归模型（1）对结果的解释。

3.1。从卡方检验统计结果

在表3.中，我们提出的结果变量（出生长状态）和预测器之间的关联的卡方检验的结果。这项工作的目的是找出更容易预测结果变量的状态变量。卡方检验统计结果呈现表明，（1）的地理位置（ , 值= 0.032），（2）合伙人的受教育程度（ , 如果妻子不照顾孩子( , 值= 0.002），（4）打浆理由如果妻子与丈夫认为（ , 如果妻子烧了食物(= 0.001)，(5)殴打是合理的( , 值= 0.004），（6）被申请人的年龄（ , 值= 0.001），和（7）过终止妊娠（ , 值= 0.024)与结果变量显著相关，因此是出生长度状态的潜在预测因子。然而，如(1)避孕措施的使用( , 值= 0.148），（2）贫血状态（ , 值= 0.18）在家中的地位;（3）夫（ , 值= 0.15），（如果妻子外出没有丈夫的通知（4）合理的跳动 , 如果妻子拒绝发生性行为( , 值= 0.078，(6)重量( , 值= 0.293)，(7)初次性行为年龄( , 值= 0.259，(8)血红蛋白水平( , 申请人的值= 0.971）在统计上并不显著，因此，它们不会在我们的进一步分析的结果报告（使用逻辑回归模型）。

3.2。从逻辑回归模型结果

在本节中，我们建立了一个逻辑回归模型来估计影响并评估预测因素对结果状态(出生长度)的重要性。我们通过以下四个步骤来选择最佳预测器/模型。然而，这也可以通过在附加的STATA代码中给出的自动逐步变量选择过程来实现。

首先，我们安装一个逻辑模型（A型）与表中的所有预测3.。高度统计学意义的预测，如是否丈夫留在家里或没有（比值比 , 值= 0.651），跳动正当如果妻子拒绝与丈夫性生活（ , 值= 0.693），和重量（值= 0.747与约零估计）在随后的分析中被除去。在第二个分析，我们安装一个逻辑回归模型（B型），无型号A.高度统计学意义的预测在这个模型中，预测，击败有道理，如果妻子烧的食物是非常微不足道（ , 值= 0.389），并在随后的分析中除去。因此，在第三个模型（模型C），我们嵌合的逻辑回归模型的诞生长度状态数据，而不在模型A和B中的高度不显着预测因子。然而，预测诸如地理位置（ , value = 0.112)， primary ( 值= 0.270)和中等教育( , 值= 0.252），和血红蛋白水平（ , 的受访值= 0.070）仍然微不足道的下模型C的分析，因此在随后的分析中除去。在第四模型，模型d，所有下模型中微不足道预测A，B和C中除去。

我们存储/保存模型A、B、C和D的估计结果，然后使用各自的AICs比较这些模型的性能，如表所示4。具有最低AIC或BIC和参数的最小数目的模型是用于预测/估计出生长度的状态的最佳拟合模型。因此，它可以在表中可以观察到4模型D是最佳拟合模型，因为其AIC和BIC值最低，且参数数较少(8)。值得注意的是，模型D和模型C的AIC值近似相等，但选择模型D为最佳模型，因为模型D的参数数(简约模型)最少，BIC值也最少。

最好的拟合模型d的结果列于表5。在这里，未调整OR并调整或介绍。结果表明谁曾经怀孕终止，受访者更可能（ , ,0.312）至10个月相对于婚姻的那些谁从未终止妊娠后交付他们的第一个孩子。妻子的丈夫受过高等教育的可能性较小（ , ,-0.088）生下了第一个孩子10个月结婚后（也就是，他们更有可能到10个月的婚姻）与那些谁没有受过教育相比内生下他们的第一个孩子。

我们观察到，谁报告说，殴打妇女，如果她更愿意出去没有丈夫的通知是有道理的（ , ,0.628)在结婚10个月后生第一个孩子。这一发现似乎表明，妻子更有可能违反这一顺序，因此，伴侣之间可能会经常产生误解，从而可能导致不频繁的性交，这可能会延迟这些妇女的受孕。相反，报告说如果忽略孩子，殴打是合理的妻子更有可能( , ,0.149）生下了第一个孩子10个月婚姻之内。这一发现可能表明，妻子谁相信丈夫很在意自己的孩子更愿意在最短的时间内先给予。谁报告说，殴打妻子，当她认为她的丈夫是不太可能（是有道理的 , ,-0.152）生下了第一个孩子10个月结婚后（也就是，他们更有可能到10个月的婚姻）相对于谁报告，如果她和她的丈夫认为，打人是没有道理的妻子内生出。这表明，这样的妻子更可能开设性教育自己的丈夫没有争吵/拒绝他们随时婚后需求，因此更容易受孕1个月内。这些发现，总体而言，似乎并进行指示，各种形式的社会暴力是决定生下第一个孩子，可能的话，下一胎等过了多久在婚姻中女人撑的关键因素。

我们发现，在婚姻被申请人的年龄每增加一个单位，有在10个月的婚姻，生下第一个孩子的可能性增加0.125。这一发现可能是由于使用避孕方法的比例较高（28％）较旧的年龄（> 18岁）的妻子之间的相对避孕使用的约26％年轻的年龄（≤18）的妻子之一。结果表明，在初次性行为年龄受访者每增加一个单位，存在的婚姻后10个月生下第一个孩子的可能性的0.029下降。这表明，如果一个女人停留时间较长有她的第一次做爱，那么这样的女人更可能1个月的婚姻中有更多的婚姻和性生活更容易受孕。虽然不一般，但更有可能的是更年轻的妻子和谁留更长的时间来初次性行为可以在1一个月来的婚姻中更愿意或者有很多愿望，有性行为，因此更容易受孕。

3.3。评估模型D的预测能力

在本节中，我们将使用本节所讨论的受试者工作特性(ROC)曲线来评估模型D在预测出生长度状态概率方面的预测能力2。要根据个人谁10个月的婚姻因为他们实际上10个月结婚后生下后生下了第一个孩子的比例评估模型d的力量在个体的分类，我们首先确定截止值使用图1。灵敏度和特异性与所述阈值的不同值的这个图可以帮助确定一个最优值吗 例如，当 提供更高的（70.94％）的灵敏度和较低的（47.39％）的特异性。什么时候 ,灵敏度为85.16％且特异性为25.80％以下。这意味着减少值导致灵敏度增加。由于我们希望灵敏度增加得更快，我们可以使用截止值 要么 这给灵敏度95.11％，特异性为12.78％。例如，使用 生成表中显示的下列分类6和7。这些结果，并进行指示灵敏度为77.78％（即个人生下第一个孩子10个月婚姻而发出后经过10个月这样的个人居然生出的概率）。此外，特异性（即个人生到10个月的婚姻中给出的第一个孩子，这样的个体，其实是给予10个月出生的概率）为36.69％。阳性和阴性预测值是72.61％和43.34％，分别。错误分类为正，负率的概率是27.39％和56.66％，分别。

现在，我们评估使用ROC曲线估计曲线下面积示范d的预测能力。ROC曲线是灵敏度对1-特异性的曲线图。这意味着，当 ,该曲线下的面积为50％，对应于无预测能力。如果灵敏度比1特异性增加越快，越磕头是ROC曲线和更大的是该模型的预测能力。这相当于ROC曲线下面积更大。因此，ROC曲线和曲线下的面积的形状是该模型的预测能力的指示。因此，ROC曲线显示在图2结果表明，曲线下面积约为63%，说明该模型具有较大的预测能力。

4.结论

本文探讨了各种风险因素对第一胎出生时间的影响。在这项研究中，出生长度是一个二分变量，如果一个人在结婚10个月后生育了她的第一个孩子，它的编码是1，如果一个人在结婚10个月后生育了她的第一个孩子，它的编码是0。该研究使用了2014年加纳人口与健康调查(2014 GDHS)的出生记录数据。一些变量有缺失值(人类用药委员会(CHMP))和[16,28]，2019a;(17,29]），因此从分析中排除。这意味着，在本文的分析仅限于6,525完整的情况下[16,17]的个人用的出生时身长18状态的危险因素没有缺失值。在本文的统计分析STATA码附加在附录中。

我们用逻辑回归模型[评估的二分法诞生长度可变的状态的各种风险因素的影响，19,21,23]。这项研究的目的是确定出生长度状况的最佳危险因素(预测因素)。为此，我们首先使用卡方检验统计量[22[目的]探讨预测因子与出生长度状态之间的关系。卡方检验结果显示，地理位置、曾经终止妊娠、配偶受教育程度、妻子未经丈夫通知而外出、忽视孩子、与丈夫争吵、食物被烧、被调查者年龄与结果出生长度有显著相关。这意味着这些预测因素更有可能预测结果的状态。卡方检验统计结果代表了一种单变量分析形式，用以评估个体预测因素对结果的影响。因此，在我们随后的分析中，我们使用逻辑回归模型来允许我们包含许多/所有的预测因子来评估它们对出生长度状态的影响。

我们通过安装四个逻辑回归模型A，B，C，和d建立我们的回归模型的二分出生长度可变（第解释3.）。从这些模型的结果进行了比较，使用其各自的赤池信息量准则（AIC），以及用于选择的数据的最佳拟合模型。AIC的是测量统计模型的给定一组数据的相对质量的估计。模型d被选为击败拟合模型，因为它具有最低AIC和贝叶斯信息准则（BIC）以及简约（参数/变量的最小数量）。然后，我们评估模式d的预测能力在预测出生时身长的状态的概率。我们实现了这一使用受试者工作特征（ROC）曲线。ROC曲线是灵敏度对1-特异性的曲线图。0.63的最佳截止值，模型d产生较高的灵敏度相对特异性和特异性是36.69％（即个体生出第一个子10个月婚的给定范围内的这样的个人实际上给10个月出生的概率）。错误分类的正负率的概率为27.39％和56.66％，分别。因此，与ROC曲线，当 ,该模型无预测能力(曲线下面积为50%)。本研究的ROC曲线显示，曲线下面积约为64%，说明模型D具有较高的预测能力。

从型号d结果表明谁曾经终止妊娠，受访者更可能10个月的婚姻和妻子的丈夫有较高的教育不太可能10个月结婚后生下了第一个孩子后，生下了第一个孩子。据观察，谁报告说，殴打妇女，如果她出门没有丈夫的通知更有可能10个月结婚后生下他们的第一个孩子是有道理的。这表明，妻子更容易违反此命令，因此，有可能产生合作伙伴之间经常误解。这将随后导致罕见可能延迟这样的妇女受孕的性交。在另一方面，我们发现，谁报告，如果她忽略了孩子更可能生下他们的第一个孩子10个月婚内跳动的是有道理的妻子之一。这一发现表明，谁相信丈夫很在意自己的孩子的妻子更愿意在最短的时间内先给予。谁报告说，殴打妻子，当她认为她的丈夫是不太可能10个月结婚后生下他们的第一个孩子是有道理的。这一发现表明，这种妻子更容易开设性教育自己的丈夫没有争吵/拒绝他们随时婚后需求，因此更容易受孕1个月内。这些发现，总体而言，似乎并进行指示，各种形式的社会暴力是决定生下第一个孩子，可能的话，下一胎等过了多久在婚姻中女人撑的关键因素。

本研究的结果还表明，每增加一个被调查者的结婚年龄，其在结婚10个月后生育第一个孩子的可能性就会增加一个单位。这可以解释为较年长(>18岁)的妻子使用避孕药具的比例较高，而较年轻(≤18岁)的妻子使用避孕药具的比例较低。时代的同时,每单位增加应答性,有一个下降的可能性生第一个孩子之后10个月的婚姻,这似乎表明,如果一个女人保持更长的时间来她第一次做爱,那么这样的女人更有可能有更多的性在婚姻中,更有可能在怀孕1个月的婚姻。虽然不是普遍的，但更有可能的是，年轻的妻子和那些呆得更久的人可能更愿意或有更多的欲望发生性行为，因此更有可能怀孕与1个月的婚姻。

我们的研究结果表明，受孕1个月婚内或生下第一个孩子10个月的婚姻，妻子和丈夫内应该有频繁的性生活。结果似乎也表明，任何负面的社会行为或政策，对丈夫或社会的一部分，这将降低其与妻子频繁的性生活的可能性，必须加以阻止。鼓励谁希望有孩子的妇女在其生命的任何时候终止妊娠不要这样做，因为这种行为已经减少了这些妇女受孕的机会的可能性。根据我们的结果，我们也鼓励丈夫公开表达自己的愿望和爱自己的孩子，因为这会增加妻子的可能性渴望生出。这导致了频繁的性别，然后减少受孕的时间，因此，生育最短的时间内。

附录

STATA注释代码，出生时身长状态数据的分析

二分法结果和分类预测变量的描述性统计

标签birthlength

标签住所

选项卡abortionever

标签ocuse

标签analevel

标签husbandhome

标签partnaedulevel

标签beatifgoout

标签beatifnegchld

标签beatifargue

标签beatifrefussex

标签beatifburnfood

连续预测的描述性统计

平均agefirstsex

意味着haemlevel

平均重量

平均年龄

二分法结果分类预测与卡方检验assocciation

出生年数，chi2

制表abortionever birthlength，χ2

制表ocuse birthlength，χ2

制表analevel birthlength，χ2

制表husbandhome birthlength，χ2

制表partnaedulevel birthlength，χ2

制表beatifgoout birthlength，χ2

制表beatifnegchld birthlength，χ2

制表beatifargue birthlength，χ2

制表beatifrefussex birthlength，χ2

表beatifburnfood出生长度，chi2

比较意味着连续预测不同组

t检验agefirstsex，由（birthlength）

tt haemlevel, (birthlength)

t检验重量，由（birthlength）

tt年龄,(birthlength)

现在建立一个逻辑模型

由于同伴的受教育程度有两个以上的层次，我们将虚拟变量设为:

根Primeducation = 0

替换Primeducation = 1，如果（partnaedulevel == 1）

根Secondeducation = 0

替换二次演绎=2 if (partnaevel ==2)

根的高等教育= 0

替换高等教育=3 if (partnaevel ==3)

孩子生所有预测程模式：

出生长度，居住流产，曾使用一个水平，丈夫，家庭，黄金教育，第二，教育，高等教育，幸福，出幸福，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭，家庭

商店估计/导致

EST商店A

与husbandhome，beatifrefussex和重量变量身长状态模型中删除

出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生，出生

商店估计/结果B中

EST商店B

现在在一家比较模型估计为B

lrtest A B，统计

出生长度状态模型，删除了丈夫家庭、幸福感、体重和幸福感食物变量

Logit模型birthlength居住abortionever ocuse analevel Primeducation Secondeducation的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue年龄agefirstsex haemlevel

商店估计/生成的C

EST器C

与husbandhome，beatifrefussex，出生体重长度状态模型，Primeducation，Secondeducation，analevel，haemlevel和beatifburnfood变量除去

Logit模型birthlength abortionever的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue年龄agefirstsex

商店估计/结果

EST店d

现在比较模型估计

lrtest A B，统计

lrtest A C，统计

轻轨车一个D,统计数据

现在比较模型估计

lrtest B C，统计

lrtest乙d，统计

现在比较模型估计

lrtestÇd，统计

逐步逻辑回归模型

SW，PE（05）LR：罗吉特birthlength居住abortionever ocuse analevel husbandhome Primeducation Secondeducation的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue beatifrefussex beatifburnfood年龄agefirstsex重量haemlevel

未调整的比值比

Logit模型birthlength abortionever

分对数birthlength高等教育

Logit模型birthlength beatifgoout

Logit模型birthlength beatifnegchld

Logit模型birthlength beatifargue

Logit模型birthlength年龄

Logit模型birthlength agefirstsex

分类：在范围Determin截止值0-1

Logit模型birthlength abortionever的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue年龄agefirstsex

lsens,xlabel(0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0) ylabel(0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0)

0.65 ROC曲线

Logit模型birthlength abortionever的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue年龄agefirstsex

截止lstat (0.65)

预测p, p

roctab birthlength P，曲线图

0.60 ROC曲线

Logit模型birthlength abortionever的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue年龄agefirstsex

截止lstat (0.63)

降p

预测p, p

roctab birthlength P，曲线图

0.55 ROC曲线

Logit模型birthlength abortionever的高等教育beatifgoout beatifnegchld beatifargue年龄agefirstsex

LSTAT，截止（0.55）

降p

预测p, p

roctab birthlength P，曲线图

数据可用性

我们从2014年加纳人口健康调查使用的数据。

的利益冲突

作者宣称，他们有没有竞争的兴趣。

作者的贡献

AI进行了文献综述，统计分析，结果的解释，并且写了稿子。KOA，GOA，FKB和KT促成了解释和检讨或书稿的校对工作。全体作者都阅读并同意稿件的最终版本。

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